Resilience Assessment of Large Language Models under Transient Hardware Faults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) are transforming the field of natural language processing and revolutionizing the way machines interact with humans. LLMs like ChatGPT and Google’s Bard have already made significant strides in conversational AI, enabling machines to understand natural language and respond in a more human-like manner. In addition to typical applications like sentiment analysis and text generation, LLMs are also used in safety-critical applications such as code generation and speech comprehension in autonomous driving vehicles, where reliability is important.In this work, we investigate the resilience of LLMs under transient hardware faults. Specifically, we used IR-level fault injection (FI) to assess the reliability of five popular LLMs, including Bert, GPT2, and T5, under transient hardware faults. Moreover, we also investigate how the resilience of LLMs varies with different pre-training, fine-tuning objectives, and the number of encoder and decoder blocks. We find that LLMs are quite resilient to transient faults overall. We also find that the behavior of the LLM under transient faults varies significantly with the input, LLM’s architecture, and the type of task (e.g., translation vs. fill-in-the-blank). Finally, we find that the Silent Data Corruption (SDC) rate varies with different fine-tuning objectives, and for the fill-mask fine-tuning objective, the SDC rate also increases with the model size. Overall, our findings indicate that the use of LLMs in safety-critical applications needs further investigation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle